基于LSB的抗旋转攻击鲁棒性数字水印算法

1、2010年11月第6卷第4期系统仿真技术Syste m S i m u l ation Tec hno l ogyN ov .,2010V o.l 6,N o .4中图分类号:TP 273文献标识码:A基于LS B 的抗旋转攻击鲁棒性数字水印算法何 冰(渭南师范学院物理与电子工程系,陕西渭南 714000摘 要:现有的基于空域的最不重要位(L east S i gnificant B it ,LSB水印算法缺乏抵抗几何攻击的能力,例如将嵌入水印后的图像旋转微小的角度就会导致水印检测的失败。为了提高空域的LSB 水印算法抗几何攻击的能力,提出了1种基于LSB 的抗旋转攻击鲁棒性数字水印算法。通过

2、仿真实验证明该算法对于旋转的几何攻击具有良好的检测精度,并且整个算法实现简单,嵌入的水印数据容量大,是1种简单可靠的数字水印算法。关键词:最不重要位;几何攻击;安全性;R adon 变换A D igital I m ageW ater marki ngM et hod Agai nstRotation Attac k Based on LSBHE B in(Depart m ent ofPhysics and E lectron ic Eng i neeri ng ,W eiNan Nor m alUn i versit y ,W ei nan 714000,Ch i naAbstract :

3、The ex isti n g dig ita l i m age w ater m ark i n g m ethod based on LSB i n spati a l dom a i n w ithout resisting to geo m etric a ttack ab ility ,fo r ex a m ple ,the i m ag e is ro tated by little ang l e s and the author could no t detect w a ter m ar k.I n o r der to i m prove t h e LSB dig i

4、tal i m age w a ter m ar k i n g m ethod aga i n st ro tation attack ab ility i n spatia l dom a i n ,the paper propo ses a d i g ita l i m ag e w a ter m ar k i n g m e t h od ag ainst ro tation attack ba sed on LSB .E xperi m enta l results show the superi o rity o f t h e pr opo sed m ethod fo r

5、ro tation attacks ,m eanw h il e ,our m ethod is accom p lished easily and e m beded data i n for m a ti o n is larger ,w h ich is a si m p l e and credible dig ita lw a ter narki n g m ethod .Key words :least si g n ificant b i;t g eom e tric attacks ;security ;R adon transfo r m基金项目:渭南师范学院研究生专项基金资

6、助项目(10YK Z0691 引 言目前空域中的数字水印技术研究得相对比较少1,2,其中最主要的原因是空域中可利用的信息量少、嵌入水印后图像的不可见性差、可嵌入水印容量小、抗几何攻击能力差等。因此,如何在空域中找到1种嵌入水印容量大、鲁棒性强、不可见性好的数字水印技术成为1个重要的研究方向。笔者提出了1种基于LSB 的抗旋转攻击鲁棒性数字水印算法,首先对现有的置乱变换进行了比较,提出1种基于仿射变换的图像置乱对水印信息进行加密,然后对于传统的LSB 算法低嵌入容量的缺点进行了改进,可以通过改变一位的前提下,在同1个字节中嵌入两位秘密信息;最后,对于旋转所造成的失真,本算法使用R adon 变换

7、检测算法进行几何校正,通过仿真实验证明本文的算法对于旋转的几何攻击具有良好的检测何 冰:基于L SB 的抗旋转攻击鲁棒性数字水印算法精度,并且整个算法实现简单,嵌入的水印数据容量大,运算量小,数据膨胀率低,安全性高,置乱和隐藏效果均较好,并可实现无损还原,实验也验证了算法的有效性。2 基于仿射变换的图像置乱在水印嵌入之前,为了增强水印图像安全性,要对嵌入水印的图像进行置乱3,4。常见的置乱变换有A rnold 变换(又称猫脸变换,排列变换,F i b onacci 变换,S 盒变换,这些置乱图像后的直观效果各不相同,但其计算复杂度是基本一致的,因为它们均存在取模运算,使得在作置乱时较费时间,而

8、且除了A rnold 变换的逆变换易求外,其余变换的逆变换不易求出。基于以上考虑本文对水印图像的置乱变换采用仿射变换。仿射变换的一般形式:x =ax +by +e ,y =cx +dy +f, =a bc d0(1其矩阵形式为:x y =a b c d x y +e f(2其中:(x,y 为原始坐标;(x ,y 为变换后的坐标;a ,b ,c,d,e ,f 分别为变换的参数系数。该变换通过像素点的位置的置换来置乱图像。当遍历完所有的原始图像像素点之后,便进行了1次完整的仿射变换置乱。用上述方法对二值水印图像进行置乱的效果如图1所示。 (n 为水印图像置乱时迭代的次数,可以作为水印置乱的密钥图1

9、 二值图像进行仿射变换置乱的效果F i g .1 Resu lt of affi n e tran sfor m for b i nary i m age3 水印提取前的几何校正步骤(R adon 变换检测算法(1先对原始图像进行角度为0!的R adon 变换得到参照向量R 0(R 0可以在I PR 信息版权保护中心进行注册,以后在水印提取时可以不需要原始图像,只需在信息版权保护中心注册的R 0与待检测图像作运算即可,因此该检测方法为盲检测,作为下一步的比较参照对象。(2对待检测图像进行1组R adon 变换,投影角度从到0!到359!,增量为1!(即选取步长量为1!进行投影。每执行1次R a

10、don 变换就可得到1个R adon 变换向量。根据投影角度取值,共可获得360个检测向量R ( , 0#359,检测向量与其对应的投影角度组成角度-向量对%,共有360组。(3计算每一组角度-向量对%中的检测向量R ( , 0#359与参照向量R 0的相关系数。计算公式如下式所示:C N (i=&R 0R i ( &(R 0R *0&(R i (R *i ( i 0#359(3式中:R *0,R *i (分别表示R 0,R i ( 的转置。通过计算共得到360个相关系数。相关系数表明检测向量与参照向量的相似程度,其中的系数最大值表示对应的检测向量与参照向量最相似,说明

11、为得到该向量对待检测图像执行Radon 变换时的图像输入量与对原始图像执行R adon 变换时的图像输入量最相似,即系数最大值对应的角度-向量对%中的角度值就是图像经受旋转的角度值。R adon 变换检测算法流程见图2。4 水印的嵌入和检测下面以256256的256级灰度Lena 图像作305系 统 仿 真 技 术第6卷第4期 图2 Radon 变换检测算法流程图F i g .2 F i gure of Radon transfor m detection为载体图像,512512的二值图像作为水印图像来说明水印的嵌入和提取过程。步骤如下:(1将载体图像的每个像素值(0255转换成8位一组的二进

12、制数(0,1,记为:I i ,i =1,2,3,#,256256。(2水印图像表示为W n ,n =1,2,3,#,512512,对W n 进行仿射变换置乱,置乱后的二值图像为W n ,n =1,2,3,#,512512。(3设I 1的8位二进制流为x 8x 1,其中m 0,m 1(0,1。如图3。 图3 二进制流为x 8x 1F ig .3 B i nary b its x 8x 1两位待嵌入的二值图像W n 对应1个载体图像的8位二进制像素值,假定在载体图像I 1的低三位上嵌入2个二值图像W n 的值:s 0,s 1。设m 0=x 1 x 3,m 1=x 2 x 3,可通过在m 0与s 0

13、、m 1与s 11种关系实现嵌入,若秘密信息嵌0=s 0m 1=s 1成立,那么提取时,只需要计算出每一个被嵌入字节中的m 0和m 1,将m 0和m 1的值合理地排序后,便可重构出秘密图像信息,为了确保上述关系式始终成立,须根据嵌入的不同条件,对x 1,x 2和x 3做相应的修改,如表1所示。表1 秘密信息嵌入的可能情况T ab .1 Secret i nfor mat i on i mbedd i ng opera ti on初始条件需修改位结论s 0=m 0且s 1=m 1无s 0 m 0且s 1=m 1x 1s 0=m 0且s 1 m 1x 2s 0 m 0且s 1 m 1x 3初始条件

14、包含了所有可能情形,并在确保最多只修改一位的前提下,实现了两位的嵌入,且m 0和m 1的值恰好是嵌入信息s 0,s 1,嵌入和提取较为简洁(4假设x 3,x 2,x 1三位为101,则m 0=0,m 1=1,如果待嵌入信息s 0=1,s 1=1,则初始条件为s 0 m 0且s 1=m 1,此时需要对x 1取非,取非后的x 3,x 2,x 1变为100。提取时,m 0=0 1=1=s 0,m 1=0 1=1=s 1,对其他情形也均成立。由上可知,这种算法方法简洁,运算量小,嵌入量大,算法能在确保最多只修改一位的前提下,能在同一个字节中嵌入两位秘密信息,虽然在最差的情况下,修改总位数的最大值是相同

15、的,但嵌入量增加了一倍,算法较为理想。5 实验仿真分析及结果在实验仿真的过程中,选取的载体图像都是256级的灰度图像,其中水印图像为二值图像大小为512512,原始载体图像为256256的Lena 图像。为了衡量两幅图像之间的相似程度,使用归一化的相关公式(即C N 值来对图像的视觉质量做定量描述。I (x,y 和I (x,y 分别表示在(x,y 处的灰度值。C N =&x,yI (x,yI (x,y&x,yI 2(x,y&x,yI 2(x,y(4为了验证算法的有效性,本文进行了两组实验,实验1是在正常情况下,在原始Lena 载体图像上嵌入二值水印图像,结果见图4;实验

16、2是对图像306何 冰:基于L SB 的抗旋转攻击鲁棒性数字水印算法Lena 进行各种角度的旋转后进行水印检测,结果见表2;由实验结果可以看出,本文算法对图像的旋转攻击具有很高的检测精度,经过几何校正后能准确地提取出二值水印图像,对旋转攻击具有很好的鲁棒性。 C N =1图4 未加任何攻击的实验结果F i g .4 E xperi m en tal resu lts of w ithou t attack s 表2 旋转攻击后角度检测和提取水印的C N 值T ab .2 Angle detection of ro tati on attack s andC N of water m ark e

17、xtracted实际旋转角度/(!相关系数最大值旋转角度估计值/(! 0.9996435916 结 论本文提出了1种基于LSB 的抗旋转攻击鲁棒性数字水印算法,通过对该算法进行的一系列仿真实验,发现该算法对各种不同角度的旋转攻击有很强的鲁棒性,同时提高了水印的嵌入容量。由于R adon 变换的检测算法具有较高精度,即使图像经过任意的旋转几何攻击,检测结果也表现出了稳定性,检测结果中没有误差。今后的研究重点将放在如何减少检测空间上,从而缩短检测时间,提高检测效率。参考文献:1 林雪辉,蔡利栋.基于H il bert 曲线的数字图像置乱方法研究J.中国体视学与图像分析,2004,9(4:224 2

18、27.L I N X uehu ,i CA I L i dong .Scramb li ng research o f d i g ita l im age based on H il bert curve J.Chi nese Journa l of Stereo l ogy and I m age Ana l ys i s ,2004,9(4:224 227.2 L I U X iangdong ,YAN D e j un .Chao ti c picture scra mb lingalgo rith m based on so rt transf o r m ati on J.Journa l of I m age and G raph i cs ,2005,10(5:657 660,1223 1227.3 眭新光,罗慧.基于S 盒的数字图像置乱技术J.中国图像图形学报,2004,9(10:1223 1227.SU I X i nguang ,LUO H u.i D ig ital i m ag e scra mb ling based on s box J.Journa l of I m